Agrupamento e Agregação de Dados
Lição 15 de 19 do curso Análise com Pandas da Coddy.
Agrupar e agregar dados é fundamental ao lidar com grandes conjuntos de dados, pois ajuda a simplificar e resumir os dados de formas que os tornam mais fáceis de entender e analisar.
Na lição anterior, calculamos estatísticas sobre um grupo específico, mas calcular estatísticas para todos os grupos pode ser difícil sem ferramentas adicionais. Para isso, temos o método .groupby():
df.groupby('column_name')Isso retornará um objeto GroupBy que agrupa as linhas do dataframe pelos valores de column_name. Você pode aplicar funções de agregação neste objeto GroupBy para realizar cálculos dentro desses grupos.
Uma vez que os dados estejam agrupados, podemos realizar várias funções de agregação para resumir os dados, como:
df.groupby('column_name').sum()
df.groupby('column_name').min()
df.groupby('column_name').max()Isso retornará a sum, min e max de todas as outras colunas numéricas no dataframe original, divididas por column_name.
Agora você pode extrair uma coluna específica que está analisando:
df.groupby('column_name').sum()['other_column']
Desafio
FácilO arquivo CSV visits.csv contém informações sobre quantas visitas foram feitas em um local específico em um determinado momento.
Aqui estão as primeiras 5 linhas do arquivo:
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588Crie um dicionário com as seguintes chaves: min, max, mean, std, sum e median, e forneça uma series correspondente às estatísticas da coluna visits para cada location id.
Experimente você mesmo
# pandas as pd já está importado
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# Escreva seu código abaixo
sum_visits = df.groupby("location_id").sum()["visits"]
res = {
"min": # preencher
"max": # preencher
"mean": # preencher
"std": # preencher
"median": # preencher
"sum": sum_visits
}
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4Análise de Dados com Pandas
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